Отель, ферма и полигон ТКО автоматизируются одинаково?
«Мы под эти параметры не подходим — в связи с особенностью своих предприятий».Так главбух холдинга объясняет, почему типовые правила в 1С не ложатся на их учёт. Та же уверенность у гостиницы, у фермы, у мусорного оператора из того же холдинга: свой бизнес не похож на соседний, готовое решение не подойдёт. Когда мы разложили работу всех этих предприятий на автоматизацию, уникальности в ней оказалось процентов десять. Остальное — пять повторяющихся паттернов, одинаковых что для коровника, что для полигона ТКО.Это выводы с аудита того самого холдинга
Почему мы месяц копаемся в данных, прежде чем подключить ИИ
В корпоративных ИИ-проектах мы всегда сначала приводим в порядок данные и только потом подключаем модель. Детерминированные правила у нас идут раньше ML. Порядок наработанный, одинаковый от проекта к проекту, и держимся мы за него даже тогда, когда заказчик хочет сразу «умную модель» и не понимает, зачем мы месяц возимся со справочниками.Меня зовут Алексей, моя команда делает прикладной ИИ для бизнеса. За этим порядком работ — опыт нескольких десятков проектов. Почти на каждом мы натыкались на одни и те же грабли в одном и том же месте: на входе, в данных.
Перенёс ByteTrack на GPU и ускорил мульти-камерный трекинг в 6 раз
Как я взял самый популярный трекинг-алгоритм, заставил его считать математику всех камер одним GPU-батчем — и по дороге трижды наступил на грабли, о которых стоит знать каждому, кто пишет real-time пайплайны на PyTorch.
Ловушка модных фич: почему «хочу чат-бота» — плохое начало ИИ-проекта
Это продолжение разговора про то, что судьба автоматизации решается до первой строчки кода
Как мы четыре раза неправильно диагностировали зависание на джобе
Как мы четыре раза неправильно диагностировали зависание на джобе 281 339Несколько месяцев назад я писал, как мы четыре раза неправильно чинили мерцание при рендеринге 4,4 миллиона полигонов. Тогда казалось, что это рекорд: месяц блужданий, четыре отброшенных подхода, решение на неделю. Эта история хуже. Баг пережил четыре диагноза подряд, два из которых мы успели «подтвердить числами», получил по дороге три работающих фикса от несуществующих причин — и в итоге оказался файлом, который лежал на рабочем столе.
Три фикса, четыре ошибки, один файл
Как мы четыре раза неправильно диагностировали зависание на джобе 281 339Несколько месяцев назад я писал, как мы четыре раза неправильно чинили мерцание при рендеринге 4,4 миллиона полигонов. Тогда казалось, что это рекорд: месяц блужданий, четыре отброшенных подхода, решение на неделю. Эта история хуже. Баг пережил четыре диагноза подряд, два из которых мы успели «подтвердить числами», получил по дороге три работающих фикса от несуществующих причин — и в итоге оказался файлом, который лежал на рабочем столе.
